| OGC |
- Accuracy
- 83.4%
|
From Cluster Assumption to Graph Convolution: Graph-based Semi-Supervised Learning Revisited 2023-09-24 |
코드 1 |
| CPF-tra-GCNII |
- Accuracy
- 83.20%
|
Extract the Knowledge of Graph Neural Networks and Go Beyond it: An Effective Knowledge Distillation Framework 2021-03-04 |
코드 1 |
| GRAND |
- Accuracy
- 82.7 ± 0.6
|
Graph Random Neural Network for Semi-Supervised Learning on Graphs 2020-05-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 |
| Graph-MLP + ASAM |
- Accuracy
- 82.60 ± 0.80%
|
The Split Matters: Flat Minima Methods for Improving the Performance of GNNs 2023-06-15 |
코드 1 |
| DSGCN |
- Accuracy
- 81.9%
|
Bridging the Gap Between Spectral and Spatial Domains in Graph Neural Networks 2020-03-26 |
코드 1 · 코드 2 |
| Truncated Krylov |
- Accuracy
- 81.7%
|
Break the Ceiling: Stronger Multi-scale Deep Graph Convolutional Networks 2019-06-05 |
코드 1 |
| SuperGAT MX |
- Accuracy
- 81.7%
|
How to Find Your Friendly Neighborhood: Graph Attention Design with Self-Supervision 2022-04-11 |
코드 1 · 코드 2 |
| GCN |
- Accuracy
- 81.12 ± 0.52
|
Classic GNNs are Strong Baselines: Reassessing GNNs for Node Classification 2024-06-13 |
코드 1 |
| GraphMix (GCN) |
- Accuracy
- 80.98 ± 0.55
|
GraphMix: Improved Training of GNNs for Semi-Supervised Learning 2019-09-25 |
코드 1 |
| G-APPNP |
- Accuracy
- 80.95%
|
Pre-train and Learn: Preserve Global Information for Graph Neural Networks 2019-10-27 |
코드 1 |
| GGCM |
- Accuracy
- 80.8%
|
From Cluster Assumption to Graph Convolution: Graph-based Semi-Supervised Learning Revisited 2023-09-24 |
코드 1 |
| DAGNN (Ours) |
- Accuracy
- 80.5 ± 0.5
|
Towards Deeper Graph Neural Networks 2020-07-18 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| GCN(predicted-targets) |
- Accuracy
- 80.42%
|
GraphMix: Improved Training of GNNs for Semi-Supervised Learning 2019-09-25 |
코드 1 |
| SSGC |
- Accuracy
- 80.4
|
Simple Spectral Graph Convolution 2021-01-01 |
코드 1 · 코드 2 |
| GCNII |
- Accuracy
- 80.2%
|
Simple and Deep Graph Convolutional Networks 2020-07-04 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| SSP |
- Accuracy
- 80.06 ± 0.34%
|
Optimization of Graph Neural Networks with Natural Gradient Descent 2020-08-21 |
코드 1 |
| AIR-GCN |
- Accuracy
- 80%
|
GraphAIR: Graph Representation Learning with Neighborhood Aggregation and Interaction 2019-11-05 |
코드 1 |
| Graph-MLP |
- Accuracy
- 79.91
|
Graph Entropy Minimization for Semi-supervised Node Classification 2023-05-31 |
코드 1 |
| H-GCN |
- Accuracy
- 79.8%
|
Hierarchical Graph Convolutional Networks for Semi-supervised Node Classification 2019-02-13 |
코드 1 |
| GCN+DropEdge |
- Accuracy
- 79.60%
|
연결 없음 논문 날짜 미기재 |
연결 없음 |
| Snowball (tanh) |
- Accuracy
- 79.16%
|
Break the Ceiling: Stronger Multi-scale Deep Graph Convolutional Networks 2019-06-05 |
코드 1 |
| Snowball (linear) |
- Accuracy
- 79.10%
|
Break the Ceiling: Stronger Multi-scale Deep Graph Convolutional Networks 2019-06-05 |
코드 1 |
| GAT |
- Accuracy
- 79.0%
|
Graph Attention Networks 2017-10-30 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 · 코드 68 · 코드 69 · 코드 70 · 코드 71 · 코드 72 · 코드 73 · 코드 74 · 코드 75 · 코드 76 · 코드 77 · 코드 78 · 코드 79 · 코드 80 · 코드 81 · 코드 82 · 코드 83 · 코드 84 · 코드 85 · 코드 86 · 코드 87 · 코드 88 · 코드 89 · 코드 90 · 코드 91 · 코드 92 · 코드 93 |
| SEGCN |
- Accuracy
- 78.9 ± 0.7
|
Every Node Counts: Self-Ensembling Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning 2018-09-26 |
코드 1 |
| GEM |
- Accuracy
- 78.48
|
Graph Entropy Minimization for Semi-supervised Node Classification 2023-05-31 |
코드 1 |
| G3NN |
- Accuracy
- 78.4%
|
A Flexible Generative Framework for Graph-based Semi-supervised Learning 2019-05-26 |
코드 1 |
| LanczosNet |
- Accuracy
- 78.3 ± 0.3
|
LanczosNet: Multi-Scale Deep Graph Convolutional Networks 2019-01-06 |
코드 1 |
| AdaLanczosNet |
- Accuracy
- 78.1 ± 0.4
|
LanczosNet: Multi-Scale Deep Graph Convolutional Networks 2019-01-06 |
코드 1 |
| DCNN |
- Accuracy
- 76.8%
|
Diffusion-Convolutional Neural Networks 2015-11-06 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| GraphSAGE |
- Accuracy
- 76.8%
|
Inductive Representation Learning on Large Graphs 2017-06-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 |